�ݺ�ߣ

ANALISIS JALUR (PATH ANALYSIS)
Pendahuluan
Sebelum membahas analisis jalur, ada baiknya untuk memahami lebih dulu bedanya
dengan analisis regresi. Pakar ekonometrika Gujarati berpendapat:
Regression analysis is concerned with the study of the dependence of one variable, the
dependent variable, on one or more other variables, the explanatory variables, with
view to estimating and or predicting the (population) mean or average value of the
formed in terms of the known or fixed (in repeated sampling) values of the latter.
Dari pengertian tersebut, model regresi sama sekali tidak berbicara mengenai hubungan
sebab akibat. Karena itu isu atau masalah penelitian dalam kerangka model regresi
berkisar pada dua pertanyaan berikut: (1) Apakah tinggi rendahnya variable dependent Y
dapat diprediksikan oleh variable independent X1, X2,….Xk? (2) Berapa besar variasi
perubahan variable dependent Y, secara serempak maupun parsial dapat dijelaskan oleh
variable independent X1, X2, …..Xk?
Untuk menyatakan pola hubungan sebab akibat digunakan analisis jalur seperti
dikemukakan Bohrnstedt bahwa path analysis adalah:
a technique for estimating the effect’s a set of independent variables has on a dependent
variable from a set of observed correlations, given a set of hypothesized causal
asymmetric relation among the variables.
Dari sini jelas bahwa dalam analisis jalur yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab
akibat atau given a set of hypothesized causal asymmetric relation among the variables.
Karena itu, isu atau masalah penelitian dalam kerangka analisis jalur berkisar pada
pertanyaan berikut: (1) Apakah variable eksogen X1,X2,…Xk berpengaruh terhadap
variable endogen Y? (2) Berapa besar pengaruh langsung, tidak langsung, total dan
serempak, variable eksogen X1,X2,…Xk terhadap variable endogen Y?

Perbedaan Model Regresi dan Model Analisis Jalur
Peninjauan Model Regresi Model Analisis Jalur
Tujuan Memprediksi nilai (secara
individual maupun rata-rata)
sebuah variable dependent atau
prediktan Y atas dasar nilai
tertentu satu atau beberapa
variable independent (predictor)
Menganalisis pola hubungan
kausal antar variable dengan
tujuan untuk mengetahui
pengaruh langsung, tidak
langsung maupun serempak
beberapa variable penyebab
terhadap sebuah variable
akibat.
Terminologi untuk
variable yang
diteliti
Variabel dependent (prediktan)
dan variable independent
(predictor)
Variabel penyebab (eksogen)
dan variable akibat (endogen)
Isu atau masalah
penelitian
(1) Apakah tinggi rendahnya
variable dependent Y dapat
diprediksikan oleh variable
independent X1, X2,….Xk?
(2) Berapa besar variasi
perubahan variable dependent
Y, secara serempak maupun
parsial dapat dijelaskan oleh
variable independent X1, X2,
…..Xk?
(1)Apakah variable eksogen
X1,X2,…Xk berpengaruh
terhadap variable endogen
Y?
(2)Berapa besar pengaruh
langsung, tidak langsung,
total dan serempak,
variable eksogen X1,X2,
…Xk terhadap variable
endogen Y?
Jenis dan input
data
Metrik (skala pengukuran interval
– rasio), skor data mentah MSI
Metrik, minimal interval atau
mendekati interval,data
dinyatakan dalam satuan baku
atau z score.
Hubungan yang
dianalisis
Bersifat tunggal:
Y = F (X1, X2, …. Xk)
Bisa tunggal, kebanyakan
bersifat multiple:
Y1 = F (X1, X2, ….Xk)
…. ………………….
Yk = F (X1, X2, ….Xk)
Asumsi (1) Data variable dependent
berdistribusi normal, dan
homogen (homoskedastik)
(2) Hubungan antara variable
dependent dan independent
bersifat linear.
(3) Tidak ada multikolinearitas
yang sempurna antar variable
independent
(4) Tidak ada autokorelasi atau
residual bersifat independent
Sama dengan model regresi,
dengan tambahan tiga asumsi:
(1) Tidak ada arah kausalitas
yang berbalik (non reciprocal
causations) atau hubungan
antar variable bersifat
rekursif.
(2) Model yang hendak diuji
dibangun atas dasar kerangka
teoritis tertentu yang mampu
menjelaskan hubungan
kausalitas antar variable
penelitian.
(3) Variabel yang diteliti dapat
diobservasi secara langsung.

Diagram jalur
Variabel Eksogen
Variabel Endogen
321 321
XPXPXPY YXYXYX ++= + e
31 31
XPYPXPZ ZXZYZX ++= + e
Gunakan data analisis jalur (dari exxel), dan analisis dengan SPSS
Regression
X
1
X
2
X
3
Y Z
X
1
X
2
X
3
Y Z

Variables Entered/Removedb
X3, X2, X1a . Enter
Model
1
Variables
Entered
Variables
Removed Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: Yb.
Model Summary
.447a .199 .147 2.26382
Model
1
R R Square
Adjusted
R Square
Std. Error of
the Estimate
Predictors: (Constant), X3, X2, X1a.
ANOVAb
58.740 3 19.580 3.821 .016a
235.745 46 5.125
294.485 49
Regression
Residual
Total
Model
1
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), X3, X2, X1a.
Dependent Variable: Yb.
Coefficientsa
5.079 5.648 .899 .373
.057 .026 .333 2.226 .031
.204 .190 .154 1.076 .288
-.020 .043 -.070 -.464 .645
(Constant)
X1
X2
X3
Model
1
B Std. Error
Unstandardized
Coefficients
Beta
Standardized
Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: Ya.
Regression
Variables Entered/Removedb
X3, Y, X1a . Enter
Model
1
Variables
Entered
Variables
Removed Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: Zb.
Nilai standard baku atau besarnya
pengaruh variabel bebas untuk analisis
jalur (path analysis) dengan persamaan
Y = 0,333X1 + 0,154X2 – 0,070 X3 + e

Model Summary
.743a .552 .523 10026.31840
Model
1
R R Square
Adjusted
R Square
Std. Error of
the Estimate
Predictors: (Constant), X3, Y, X1a.
ANOVAb
5.71E+09 3 1902042339 18.921 .000a
4.62E+09 46 100527060.6
1.03E+10 49
Regression
Residual
Total
Model
1
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), X3, Y, X1a.
Dependent Variable: Zb.
Coefficientsa
35069.051 20246.108 1.732 .090
377.203 118.834 .369 3.174 .003
2127.244 644.951 .359 3.298 .002
-403.856 186.171 -.238 -2.169 .035
(Constant)
X1
Y
X3
Model
1
B Std. Error
Unstandardized
Coefficients
Beta
Standardized
Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: Za.

Tahapan analisis jalur dengan menggunakan
program LISREL.
1.Import data dari file Excel
• Pilih di menu program LISREL: File
• Klik import external data in other
formats
• akan muncul jendela Input database
• pilih drives dimana file excel disimpan
• pilih dari kotak list file of type
o excel 4 atau excel 5
• Akan muncul di kotak file name nama
file yang akan di import
• Klik 2 kali nama file tersebut
• Akan muncul jendela spreadsheet
grabber
• Klik OK
• Akan muncul jendela default
o Klik Yes
o Akan muncul jendela file save as
o Tulis nama file dalam format
LISREL (misal nama file tersebut
terserah.psf)

o Klik OK
o Akan muncul data yang diimport
dengan nama file terserah.psf
2. Langkah Membuat program
• Beritahukan kepada komputer bahwa
data adalah dalam skala interval dengan
cara:
o Klik di menu LISREL Data
o Pilih dan klik define variables
o Akan muncul jendela define
variables, dan semua variable akan
tertera dalam kotak
o Pilih salah satu variable (misalnya
X1)
o Klik variable type
o Akan muncul jendela variable type
for X1
o Pilih dan klik di jendela ini
continues
o Pilih dan klik kotak apply to all
o Klik OK
o Klik OK
o Di menu pilih file lalu klik new

o Akan muncul jendela New dan pilih
serta klik syntax only
o Klik OK
o Akan muncul lembar untuk
membuat program
o Tuliskan program dengan langkah
berikut: ketik
Baris satu untuk judul
Baris dua boleh untuk lanjutan judul,
lalu ketik:
Observed variables: X1-X3 Y Z
Correlation matrix from file
terserah.cor
Sample size 50
Relationships
Y=X1-X3
Z=X1 Y X3
Path diagram
End of problem
• Kembali ke lembar data:
o Pilih statistics
o Pilih dan klik ouput options
o Akan keluar jendela output

o Pada kotak moment matrix pilih
correlations
o Pilih dan klik kotak save to file
o Tuliskan nama file misalnya
terserah.cor.
o Klik OK
o Di menu pilih file dan klik save as
o Tulis nama file untuk bisa di
jalankan
o Misal nama file tersebut terserah.spl
o Klik gambar orang yang sedang lari
(run)
o Akan muncul path diagram
(diagram jalur) yang diinginkan
e-mail: anas@umm.ac.id dan tain_umm@yahoo.co.id

�ݺ�ߣ

Analisis jalur

More Related Content

Analisis jalur